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本项目是基于Pytorch的语音合成项目，使用的是VITS，VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种语音合成方法，这种时端到端的模型使用起来非常简单，不需要文本对齐等太复杂的流程，直接一键训练和生成，大大降低了学习门槛。
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- Anaconda 3
- Python 3.8
- Pytorch 1.13.1
- Windows 10 or Ubuntu 18.04
| 数据集 | 语言（方言） | 说话人数量 | 说话人名称 | 下载地址 |
|---|---|---|---|---|
| BZNSYP | 普通话 | 1 | 标准女声 | 点击下载 |
| 粤语数据集 | 粤语 | 10 | 男声1 女生1 ··· |
点击下载 |
- 首先安装的是Pytorch的GPU版本，如果已经安装过了，请跳过。
conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia- 安装mvits库。
使用pip安装，命令如下：
python -m pip install mvits -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple建议源码安装，源码安装能保证使用最新代码。
git clone https://github.com/yeyupiaoling/VITS-Pytorch.git
cd VITS-Pytorch/
pip install .项目支持直接生成BZNSYP和AiShell3数据列表，以BZNSYP为例，将BZNSYP下载到dataset目录下，并解压。然后执行create_list.py程序就会生成以下格式的数据表，格式为<音频路径>|<说话人名称>|<标注数据>，注意标注数据需要标注语言，例如普通话，就要用[ZH]将文本包裹起来，其他语言分别支持日本語:[JA], English:[EN], 한국어:[KO]。自定义数据集按照这个格式生成就行。
项目提供两种文本处理方式，不同的文本处理方式，支持不同的语言，分别是cjke_cleaners2和chinese_dialect_cleaners，这个配置在dataset_conf.text_cleaner上修改。cjke_cleaners2支持语言{"普通话": "[ZH]", "日本語": "[JA]", "English": "[EN]", "한국어": "[KO]"}，chinese_dialect_cleaners支持语言{"普通话": "[ZH]", "日本語": "[JA]", "English": "[EN]", "粤语": "[GD]", "上海话": "[SH]", "苏州话": "[SZ]", "无锡话": "[WX]", "常州话": "[CZ]", "杭州话": "[HZ]", ·····}，更多的语言可以查看源码LANGUAGE_MARKS。
dataset/BZNSYP/Wave/000001.wav|标准女声|[ZH]卡尔普陪外孙玩滑梯。[ZH]
dataset/BZNSYP/Wave/000002.wav|标准女声|[ZH]假语村言别再拥抱我。[ZH]
dataset/BZNSYP/Wave/000003.wav|标准女声|[ZH]宝马配挂跛骡鞍，貂蝉怨枕董翁榻。[ZH]
有了数据列表之后，需要生成音素数据列表，只要执行preprocess_data.py --train_data_list=dataset/bznsyp.txt，即可生成音素数据列表。到这一步数据就全部准备好了。
dataset/BZNSYP/Wave/000001.wav|0|kʰa↓↑əɹ`↓↑pʰu↓↑ pʰeɪ↑ waɪ↓swən→ wan↑ xwa↑tʰi→.
dataset/BZNSYP/Wave/000002.wav|0|tʃ⁼ja↓↑ɥ↓↑ tsʰwən→jɛn↑p⁼iɛ↑ ts⁼aɪ↓ jʊŋ→p⁼ɑʊ↓ wo↓↑.
dataset/BZNSYP/Wave/000003.wav|0|p⁼ɑʊ↓↑ma↓↑ pʰeɪ↓k⁼wa↓ p⁼wo↓↑ lwo↑an→, t⁼iɑʊ→ts`ʰan↑ ɥæn↓ ts`⁼ən↓↑ t⁼ʊŋ↓↑ʊŋ→ tʰa↓.
现在就可以开始训练模型了，配置文件里面的参数一般不需要修改，说话人数量和说话人名称都会在执行preprocess_data.py修改过。可能需要修改的只有train.batch_size，如果是显存不够的话，可以减小这个参数。
# 单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py
# 多卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=2 train.py训练输出日志：
[2023-08-28 21:04:42.274452 INFO ] utils:print_arguments:123 - ----------- 额外配置参数 -----------
[2023-08-28 21:04:42.274540 INFO ] utils:print_arguments:125 - config: configs/config.yml
[2023-08-28 21:04:42.274580 INFO ] utils:print_arguments:125 - epochs: 10000
[2023-08-28 21:04:42.274658 INFO ] utils:print_arguments:125 - model_dir: models
[2023-08-28 21:04:42.274702 INFO ] utils:print_arguments:125 - pretrained_model: None
[2023-08-28 21:04:42.274746 INFO ] utils:print_arguments:125 - resume_model: None
[2023-08-28 21:04:42.274788 INFO ] utils:print_arguments:126 - ------------------------------------------------
[2023-08-28 21:04:42.727728 INFO ] utils:print_arguments:128 - ----------- 配置文件参数 -----------
[2023-08-28 21:04:42.727836 INFO ] utils:print_arguments:131 - dataset_conf:
[2023-08-28 21:04:42.727909 INFO ] utils:print_arguments:138 - add_blank: True
[2023-08-28 21:04:42.727975 INFO ] utils:print_arguments:138 - batch_size: 16
[2023-08-28 21:04:42.728037 INFO ] utils:print_arguments:138 - cleaned_text: True
[2023-08-28 21:04:42.728097 INFO ] utils:print_arguments:138 - eval_sum: 2
[2023-08-28 21:04:42.728157 INFO ] utils:print_arguments:138 - filter_length: 1024
[2023-08-28 21:04:42.728204 INFO ] utils:print_arguments:138 - hop_length: 256
[2023-08-28 21:04:42.728235 INFO ] utils:print_arguments:138 - max_wav_value: 32768.0
[2023-08-28 21:04:42.728266 INFO ] utils:print_arguments:138 - mel_fmax: None
[2023-08-28 21:04:42.728298 INFO ] utils:print_arguments:138 - mel_fmin: 0.0
[2023-08-28 21:04:42.728328 INFO ] utils:print_arguments:138 - n_mel_channels: 80
[2023-08-28 21:04:42.728359 INFO ] utils:print_arguments:138 - num_workers: 4
[2023-08-28 21:04:42.728388 INFO ] utils:print_arguments:138 - sampling_rate: 22050
[2023-08-28 21:04:42.728418 INFO ] utils:print_arguments:138 - speakers_file: dataset/speakers.json
[2023-08-28 21:04:42.728448 INFO ] utils:print_arguments:138 - text_cleaner: cjke_cleaners2
[2023-08-28 21:04:42.728483 INFO ] utils:print_arguments:138 - training_file: dataset/train.txt
[2023-08-28 21:04:42.728539 INFO ] utils:print_arguments:138 - validation_file: dataset/val.txt
[2023-08-28 21:04:42.728585 INFO ] utils:print_arguments:138 - win_length: 1024
[2023-08-28 21:04:42.728615 INFO ] utils:print_arguments:131 - model:
[2023-08-28 21:04:42.728648 INFO ] utils:print_arguments:138 - filter_channels: 768
[2023-08-28 21:04:42.728685 INFO ] utils:print_arguments:138 - gin_channels: 256
[2023-08-28 21:04:42.728717 INFO ] utils:print_arguments:138 - hidden_channels: 192
[2023-08-28 21:04:42.728747 INFO ] utils:print_arguments:138 - inter_channels: 192
[2023-08-28 21:04:42.728777 INFO ] utils:print_arguments:138 - kernel_size: 3
[2023-08-28 21:04:42.728808 INFO ] utils:print_arguments:138 - n_heads: 2
[2023-08-28 21:04:42.728839 INFO ] utils:print_arguments:138 - n_layers: 6
[2023-08-28 21:04:42.728870 INFO ] utils:print_arguments:138 - n_layers_q: 3
[2023-08-28 21:04:42.728902 INFO ] utils:print_arguments:138 - p_dropout: 0.1
[2023-08-28 21:04:42.728933 INFO ] utils:print_arguments:138 - resblock: 1
[2023-08-28 21:04:42.728965 INFO ] utils:print_arguments:138 - resblock_dilation_sizes: [[1, 3, 5], [1, 3, 5], [1, 3, 5]]
[2023-08-28 21:04:42.728997 INFO ] utils:print_arguments:138 - resblock_kernel_sizes: [3, 7, 11]
[2023-08-28 21:04:42.729027 INFO ] utils:print_arguments:138 - upsample_initial_channel: 512
[2023-08-28 21:04:42.729058 INFO ] utils:print_arguments:138 - upsample_kernel_sizes: [16, 16, 4, 4]
[2023-08-28 21:04:42.729089 INFO ] utils:print_arguments:138 - upsample_rates: [8, 8, 2, 2]
[2023-08-28 21:04:42.729119 INFO ] utils:print_arguments:138 - use_spectral_norm: False
[2023-08-28 21:04:42.729150 INFO ] utils:print_arguments:131 - optimizer_conf:
[2023-08-28 21:04:42.729184 INFO ] utils:print_arguments:138 - betas: [0.8, 0.99]
[2023-08-28 21:04:42.729217 INFO ] utils:print_arguments:138 - eps: 1e-09
[2023-08-28 21:04:42.729249 INFO ] utils:print_arguments:138 - learning_rate: 0.0002
[2023-08-28 21:04:42.729280 INFO ] utils:print_arguments:138 - optimizer: AdamW
[2023-08-28 21:04:42.729311 INFO ] utils:print_arguments:138 - scheduler: ExponentialLR
[2023-08-28 21:04:42.729341 INFO ] utils:print_arguments:134 - scheduler_args:
[2023-08-28 21:04:42.729373 INFO ] utils:print_arguments:136 - gamma: 0.999875
[2023-08-28 21:04:42.729404 INFO ] utils:print_arguments:131 - train_conf:
[2023-08-28 21:04:42.729437 INFO ] utils:print_arguments:138 - c_kl: 1.0
[2023-08-28 21:04:42.729467 INFO ] utils:print_arguments:138 - c_mel: 45
[2023-08-28 21:04:42.729498 INFO ] utils:print_arguments:138 - enable_amp: True
[2023-08-28 21:04:42.729530 INFO ] utils:print_arguments:138 - log_interval: 200
[2023-08-28 21:04:42.729561 INFO ] utils:print_arguments:138 - seed: 1234
[2023-08-28 21:04:42.729592 INFO ] utils:print_arguments:138 - segment_size: 8192
[2023-08-28 21:04:42.729622 INFO ] utils:print_arguments:141 - ------------------------------------------------
[2023-08-28 21:04:42.729971 INFO ] trainer:__init__:53 - [cjke_cleaners2]支持语言：['日本語', '普通话', 'English', '한국어', "Mix": ""]
[2023-08-28 21:04:42.795955 INFO ] trainer:__setup_dataloader:119 - 训练数据：9984
epoch [1/10000]: 100%|██████████| 619/619 [05:30<00:00, 1.88it/s]]
[2023-08-25 16:44:25.205557 INFO ] trainer:train:168 - ======================================================================
epoch [2/10000]: 100%|██████████| 619/619 [05:20<00:00, 1.93it/s]s]
[2023-08-25 16:49:54.372718 INFO ] trainer:train:168 - ======================================================================
epoch [3/10000]: 100%|██████████| 619/619 [05:19<00:00, 1.94it/s]
[2023-08-25 16:55:21.277194 INFO ] trainer:train:168 - ======================================================================
epoch [4/10000]: 100%|██████████| 619/619 [05:18<00:00, 1.94it/s]
训练的日志也会使用VisualDL保存，可以使用这个工具实时查看loss变化和合成效果，只要在项目根目录执行visualdl --logdir=log/ --host=0.0.0.0，访问http://<IP地址>:8040即可打开页面，效果如下。
训练到一定程度之后，可以开始使用模型进行语音合成了，命令如下，主要参数有三个，分别是--text指定所需要合成的文本。--language指定合成文本的语言，如果语言指定为Mix，为混合模式，需要用户手动对收入文本用语言标签包裹。最后是指定说话人的参数--spk。快去试一下吧。
python infer.py --text="你好，我是智能语音助手。" --language=普通话 --spk=标准女声打赏一块钱支持一下作者
